Kling 3.0 Motion Control API
快手 Kling 3.0 Motion Control 可將參考影片中的動作轉移,讓靜態角色圖片動起來。上傳角色圖片與動作影片(舞蹈、動作、手勢),模型會擷取其動作,生成流暢寫實的影片。提供 Standard 與 Pro 等級。
提供 Standard 與 Pro 等級,價格依參考影片的時長(3 至 30 秒)計算。將角色圖片搭配動作參考,即可輸出該角色演繹參考動作的流暢寫實影片。
概覽
關於 Kling 3.0 Motion Control API
Kling 3.0 Motion Control 的功能、它在 Kuaishou 模型陣容中的定位,以及團隊選用它的原因。
Kling 3.0 Motion Control 是來自 Kuaishou 的影片生成模型,可透過 WaveSpeedAI REST API 使用。快手 Kling 3.0 Motion Control 可將參考影片中的動作轉移,讓靜態角色圖片動起來。上傳角色圖片與動作影片(舞蹈、動作、手勢),模型會擷取其動作,生成流暢寫實的影片。提供 Standard 與 Pro 等級。
提供 Standard 與 Pro 等級,價格依參考影片的時長(3 至 30 秒)計算。將角色圖片搭配動作參考,即可輸出該角色演繹參考動作的流暢寫實影片。
WaveSpeedAI 上的 Kling 3.0 Motion Control 系列提供 1 個 REST 端點,涵蓋 Motion-Control 等工作流程。每個變體都有各自的定價、參數選項與範例輸出 — 請挑選符合您輸入模態與生產限制的版本,或使用同一組 API 金鑰呼叫多個變體,組合成多步驟的處理流程。
使用您呼叫其他 1,000+ 個 WaveSpeedAI AI 模型時相同的 API 金鑰、帳單帳戶與速率限制額度來執行 Kling 3.0 Motion Control。無需另外設定供應商、無需各家 SDK、無需處理各家不同的速率限制 — 一次整合,涵蓋從文字轉圖片、文字轉影片,到音訊合成、3D 生成、放大與編輯的所有功能。
端點
所有 Kling 3.0 Motion Control API 端點
WaveSpeedAI 目前提供 1 個 Kling 3.0 Motion Control 端點 — 請選擇符合您工作流程的變體。
範例
看看 Kling 3.0 Motion Control 的實際效果
由 Kling 3.0 Motion Control API 生成的真實輸出。將滑鼠移到任一影片上即可預覽,點擊可開啟完整尺寸檢視器。
使用方式
如何使用 Kling 3.0 Motion Control API
從註冊到完成生成,只要四個步驟。完整的 Python、Node.js 與 cURL 範例請見下方的 API 區段。
- 01
取得 API 金鑰
註冊 WaveSpeedAI 帳號,並從控制台複製您的 API 金鑰。新帳號會獲贈免費入門點數 — 足以在開始計費前執行數十次 Playground。
- 02
提交 prediction
將您的輸入以 JSON 格式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control。端點會立即回傳 prediction id — 生成是非同步進行的,因此推論期間您不需要保持連線。
- 03
輪詢完成狀態
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result。狀態為 completed 時回傳輸出;狀態為 failed、cancelled、timeout 或 deleted 時停止並回報錯誤;其他狀態則持續輪詢。
- 04
讀取輸出網址
當狀態為 "completed" 時,從 data.outputs[0] 讀取網址。該網址指向 WaveSpeedAI CDN 上您生成的媒體 — 依您呼叫的 Kling 3.0 Motion Control 變體,可能是圖片、影片、音訊或 3D 檔案。
應用情境
您可以用 Kling 3.0 Motion Control 打造什麼
開發者與創作者使用 Kling 3.0 Motion Control API 的常見工作流程。
舞蹈與編舞影片
目錄範例:「舞蹈」。將角色圖片搭配舞蹈參考影片,模型會將編舞轉移到該角色身上。適用於音樂影片、社群內容與品牌角色動畫。
動作與手勢轉移
目錄範例:「動作、手勢」。可用參考影片中的運動動作、富有表現力的手勢或特技動作來驅動任何角色。
在既有動作中替換角色
以參考影片作為動作來源,並以另一張角色圖片作為主體,等同於在現有影片的動作上進行角色替換。
獨立創作者的動作捕捉替代方案
一張角色圖片加上以手機錄製的動作參考,即可在許多情境下取代棚內動作捕捉,特別適合以動作為重點、對骨架品質要求不高的內容。
Std 與 Pro 等級的選擇
Standard 等級為預設;Pro 等級提供頂級輸出。Pro 動作控制端點的價格與 Kling 系列的標準 Pro 定價一致。
技巧
Kling 3.0 Motion Control 提示詞技巧
讓 Kling 3.0 Motion Control 產出更好結果的實用建議 — 整理自在實際生產流程中,影片模型通用的有效做法。
- 01
讓參考影片中的動作單純
參考影片中的主體越少,轉移到目標角色的動作就越乾淨。若參考影片中有多人在動,請裁切或重新錄製,讓動作來源明確無誤。
- 02
讓目標角色姿勢與參考影片起始畫面一致
若參考影片從站姿開始,請提供站姿的角色圖片。起始姿勢越接近,銜接越流暢,首幀的瑕疵也越少。
- 03
舞蹈內容使用直式長寬比
多數使用情境是舞蹈 / 運動 / TikTok 風格,請以 9:16 生成以符合發佈平台。模型對直式畫面的訓練效果良好,也避免了後製裁切造成的畫質損失。
- 04
作為動作捕捉裝置的替代方案
一張角色圖片加上以手機錄製的動作影片,即可在許多情境下取代棚內動作捕捉,例如特技內容、舞蹈短片與以角色為主的品牌作品,比傳統方式製作動態更快也更便宜。
- 05
搭配標準 Kling 製作情境鏡頭
先以標準 Kling 3.0(文字轉影片)生成開場鏡頭或場景情境,再用 motion-control 處理動作段落。將這些片段剪輯在一起,比單用任何一種工具更能做出敘事連貫的長片。
定價
Kling 3.0 Motion Control API 定價
依輸出計費。最終費用會依您在各變體 Playground 中設定的參數(解析度、時長、輸出數量、參考素材)而調整。
| 端點 | 類型 | 起始價格 |
|---|---|---|
| kwaivgi/ | motion-control | $0.63 |
API
呼叫 Kling 3.0 Motion Control API
請到 wavespeed.ai/accesskey 註冊取得 API 金鑰,然後透過 REST 提交 prediction。Playground 會為任何輸入組合產生可直接貼上的範例。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"character_orientation": "video",
"keep_original_sound": true
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"character_orientation": "video",
"keep_original_sound": true
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"character_orientation": "video",
"keep_original_sound": True
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)比較
Kling 3.0 Motion Control 與其他選擇比較
在 WaveSpeedAI 上,何時該選擇 Kling 3.0 Motion Control 而非類似的模型。
Kling 3.0 Motion Control vs Wan 2.2 Animate
兩者都能轉移姿態/動作來讓角色動起來。Wan 2.2 Animate 可生成最長 120 秒的 720p 影片,源自開放權重模型。Kling Motion Control 受限於參考影片的時長(3 至 30 秒),但以快手的影片資料庫建立動作先驗。
Kling 3.0 Motion Control vs Standard Kling 3.0
標準 Kling 3.0(文字轉影片 / 圖片轉影片)僅從文字或圖片生成,沒有明確的動作參考。Motion Control 則接受並跟隨驅動影片,需要特定動作而非生成近似動作時,這是正確的選擇。
Kling 3.0 Motion Control vs Wan 2.2 Fun-Control
Wan 2.2 Fun-Control 使用 Control Codes(預設動作範本),並以 Apache 2.0 授權可商用。Kling Motion Control 接受任意的動作參考影片,而非預設代碼,控制機制與授權條款都不相同。
常見問題
Kling 3.0 Motion Control API — 常見問題
定價、授權、整合 — 關於在 WaveSpeedAI 上執行 Kling 3.0 Motion Control 的常見問題。
什麼是 Kling 3.0 Motion Control API?
Kling 3.0 Motion Control 是 Kuaishou 的影片生成模型,在 WaveSpeedAI 上以 REST API 提供。快手 Kling 3.0 Motion Control 可將參考影片中的動作轉移,讓靜態角色圖片動起來。上傳角色圖片與動作影片(舞蹈、動作、手勢),模型會擷取其動作,生成流暢寫實的影片。提供 Standard 與 Pro 等級。您可以透過程式呼叫,也可以在上方連結的 Playground 試用。
如何呼叫 Kling 3.0 Motion Control API?
註冊 WaveSpeedAI 帳號,從 /accesskey 複製您的 API 金鑰,然後將您的輸入以 JSON 格式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control。端點會回傳 prediction id。請從約每 2 秒輪詢一次結果端點開始,長時間任務可拉長間隔,並在任何終止狀態時停止。上方提供適用於生產環境的 Python / Node.js / cURL 範例。
Kling 3.0 Motion Control API 的費用是多少?
Kling 3.0 Motion Control 每次執行 $0.63 起。實際費用會依您設定的參數(解析度、時長、輸出數量、參考素材)而調整。Playground 中「生成」按鈕旁的即時費用預覽會顯示您目前輸入的確切價格。
有哪些 Kling 3.0 Motion Control 變體可用?
WaveSpeedAI 提供 1 個已上線的 Kling 3.0 Motion Control 端點:kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control。每個變體都有各自的 Playground 頁面與定價。
Kling 3.0 Motion Control 的輸出可以商用嗎?
商業使用權依 Kuaishou 的模型授權而定。多數 Kuaishou 模型允許商用輸出;請參閱各模型 Playground 頁面中的授權摘要,以及 WaveSpeedAI 的服務條款了解平台層級的條件。
為什麼要在 WaveSpeedAI 上使用 Kling 3.0 Motion Control,而不是直接使用?
一組 API 金鑰、一個帳單帳戶,即可使用 Kling 3.0 Motion Control 以及來自其他供應商的 1,000+ 個 AI 模型。無需設定各家 SDK、無需處理各自獨立的速率限制、無需為每個供應商重寫整合程式碼。價格通常與 Kuaishou 的直接 API 相當或更低。
提供者
關於 Kuaishou
Kling 3.0 Motion Control 背後的團隊,以及 Kuaishou 在 WaveSpeedAI 上的完整模型陣容。
快手是中國大型短影音平台,也是 Kling 影片生成模型系列背後的團隊。Kling 3.0 提供 Standard、Pro 與 4K 等級,並具備原生音訊合成(每個版本皆有 sound 參數),另有專用的動作控制端點,可將參考影片中的動作轉移,讓靜態角色圖片動起來。
在 WaveSpeedAI 上開始使用 Kling 3.0 Motion Control 打造應用
註冊即贈免費入門點數。一組 API 金鑰,涵蓋來自 Kuaishou 與所有其他供應商的 1,000+ 個 AI 模型。
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